德国连锁店销售预测数据集GermanChainStoreSalesPrediction-dm8typrogrammer
数据来源：互联网公开数据
标签：零售数据, 销售预测, 时间序列分析, 促销活动, 门店分析, 商业智能, 机器学习, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自德国连锁店的销售数据，记录了不同门店的每日销售额、顾客数量以及影响销售的各种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年至2015年。
地理范围：数据主要涵盖德国境内的连锁商店。
数据维度：
train.csv：包含门店编号（Store）、星期几（DayOfWeek）、日期（Date）、销售额（Sales）、顾客数量（Customers）、是否营业（Open）、是否有促销（Promo）、是否是节假日（StateHoliday）、是否是学校假期（SchoolHoliday）等字段。
store.csv：包含门店编号（Store）、门店类型（StoreType）、商品分类（Assortment）、竞争对手距离（CompetitionDistance）、竞争对手开业时间（CompetitionOpenSinceMonth, CompetitionOpenSinceYear）、是否参与促销2（Promo2）、促销2开始时间（Promo2SinceWeek, Promo2SinceYear）、促销间隔（PromoInterval）等字段，用于描述门店的特征和促销活动。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和store.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和初步整理。
该数据集适合用于销售额预测、市场营销策略分析和商业智能领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于时间序列预测、市场营销活动效果评估、零售行业销售影响因素分析等研究。
行业应用：可以为零售行业提供数据支持，特别是在销售预测、库存管理、促销活动优化、门店选址等方面。
决策支持：支持零售企业制定销售策略、优化资源配置、提升盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等课程的实训素材，帮助学生理解零售数据分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索促销活动、节假日、学校假期等因素对销售额的影响，帮助用户构建销售预测模型，优化市场营销策略。
